Mat y = getGaussianKernel(3, 1); //构建一维水平方向上的卷积核 Mat x = getGaussianKernel(3, 1); x = x.t();//转置 //构建二维卷积核 Mat K = y*x; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
Weight = (unsigned int)(expf(-(j*j)/sigma22) / sigma_sqrt2PI * 65536.0f); pGaussianCD[n] = Weight + pGaussianCD[n-1]; n++; } } /* Return a Gaussian random number between [0, 2*r], mean is r. */ unsigned int GaussianRandom(int radius) { static int r = 0, mn, m;...
The Gaussian_Kde is the use of Gaussian kernels to represent a kernel-density estimate. The probability density function (PDF) of a random variable can be estimated in a non-parametric manner using kernel density estimation. Both single-variate and multi-variate data can be used with gaussian K...
X = np.linspace(0, 5, 5000) exponetial_distribtuion = stats.expon.pdf(X, loc=0, scal...
loc 平均值 scale (scale) 标准差 pdf(x, loc=0, scale=1) 正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,
loc 平均值 scale (scale) 标准差 pdf(x, loc=0, scale=1) 正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及...
(iterations):# Quick test on a single element just to make sure it worksres_gpu=gaussian_pdf(x,0.0,1.0)end_time=time.time()print("优化后时间:{}ms".format((end_time-start_time)*1000/iterations))# 验证优化前后输出是否相同testing.assert_almost_equal(res_cpu,res_gpu,decimal=2)print("...
In [ ] %timeit cpu_gaussian_pdf(x, mean, sigma) 以上运行速度大大优于未编译的 CPU 版本,但又远低于 GPU 加速版本。 CUDA 设备函数 ufunc 非常适合执行元素级的运算,这一任务也十分普遍。然而,许多函数并非如此。如要为 GPU 编译的函数并非是元素级的向量化函数,我们可以使用 numba.cuda.jit。在本课程下...
加强您对 copula 类和族的理解。通过使用散点图,我们强调了 Gaussian、t、Clayton 和 Gumbel copula 之间的差异。 # 清理 set.seed(206)# 确保可重复性# 创建 copula 对象normalCopula(param=0.7, dim =2)# 模拟n <- rCopula(10000, normCop)# 绘图par(mfrow = c(2,2)) ...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.mixture import GaussianMixture # 初始化分布参数 MU1 = np.array([1, 2]) SIGMA1 = np.array([[1, 0], [0, 0.5]]) MU2 = np.array([-1, -1]) SIGMA2 = np.array([[1, 0], [0, 1]]) # 生成数据点 data1 = np...